$$\theta_1 := \theta_1 \alpha\frac 1 {2m}\sum_{i=1}^m(h_\theta(x^{(i)}) y^{(i)})\cdot{x^{(i)}}$$ } 问题描述 对于一些问题标签值只有两个(1,0)，而线性回归模型的输出值是一定范围的连续值。这时的做法是 ...
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2018-01-13 20:42:06
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一、什么是回归？ 孩子的身高是否与父母有关？ 实际上，父母和孩子的身高是受到回归效应影响的。在时间纵轴上受影响、具有随机性的事物，无不遵循这一规律。 只要数据足够大，人类的身高或者智商，都有趋于平均值的回归性。 1.1 回归与函数逼近 function approximation or regres ...
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2018-01-13 14:13:03
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机器学习实战四（Logistic Regression） 这一章会初次接触 ，在日常生活中应用很广泛。这里我们会用到基本的梯度上升法，以及改进的随机梯度上升法。 Logistic回归 优点：计算代价不高，易于理解和实现 缺点：容易欠拟合，分裂精度可能不高 原理：根据现有数据堆分类边界线建立回归公式， ...
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2018-01-10 16:54:25
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逻辑回归（Logistic regression): 想要理解LR，只需要记住： Sigmoid 函数： y=1/(1+e-z) 线性回归模型： y=wTx+b 最后： y= 1/(1+e-(wTx+b)) 推导为： ln (y/1-y)=wTx+b 它就是用线性回归模型的预测结果去逼近真实标记的对 ...
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2017-12-29 12:24:58
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一、不包含分类型变量 from numpy import genfromtxtimport numpy as npfrom sklearn import datasets,linear_modelpath=r'D:\daacheng\Python\PythonCode\machineLearning ...
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2017-12-26 00:51:48
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一、回归和分类 回归（regression）y变量为连续数值型(continuous numerical variable)，如房价，降雨量。 分类（classification）y变量为类别型categorical variable。如颜色类别，电脑品牌等。 二、统计量：描述数据特征 2.1集中趋 ...
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2017-12-25 00:54:48
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先来说说回归的思想吧： 常见的回归就是通过一系列的点，计算得到一条线。当有新的输入时，可以直接计算得到输出。用最小二乘法求解线性回归方程就是我们最早接触到的回归。对于线的表示都不尽相同，如线性回归得到的预测函数是y=w? T?x? +a，逻辑回归则是一条S型曲线。 逻辑回归和线性回归（Linear ...
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2017-12-22 15:55:52
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file命令用于显示指定文件的信息，比如指定文件是目录、symbolic link，还是具体的一个文件如plain text或可执行文件等。用法：file [-i|-L] <file name>例子：r@ubt:/$ file /usr/local
/usr/local: directory
r@ubt:/$ file /bin/nan
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2017-12-21 01:52:56
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逻辑回归（logistic sinmoid）：将线性函数的输出压缩进区间(0,1)。 逻辑回归 机器学习算法与Python实践之（七）逻辑回归（Logistic Regression） 支持向量机（support vector machine）：和逻辑回归类似，但不输出概率，只输出类别。 支持向量机 ...
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2017-12-19 01:25:02
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机器学习算法总结： 线性回归 (Linear Regression) (ML分类) Y=aX+b 利用连续性变量来估计实际数值 通过线性回归算法找出自变量和因变量间的最佳线性关系，图形上可以确定一条最佳直线 from sklearn import linear_model x_train=input ...
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2017-12-14 19:23:24
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